Django上使用數據可視化利器Bokeh解析

更新時間：2019年07月31日 10:54:15 作者：柴柴土

這篇文章主要介紹了Django上使用數據可視化利器Bokeh解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

前言

最近在實驗室做的一個項目中，需要把大量的數據在 web 端進行可視化，需要繪制各類圖表。數據都是以 csv 文件的形式保存在服務器中。本來是想使用 D3.js 這個數據可視化前端庫來畫圖，但是需要編寫大量的 js 代碼。后來發(fā)現了 Bokeh 這個框架，只需要在后端編寫及少量的 Python 代碼生成對應的 html 與 js，再傳送到前端讓瀏覽器解析，大大的減少了工作量。

1. 波形圖

這里繪制一個包含了數千個數據點的信號波形圖，繪制方法和 Matlab 如出一轍。學習成本為零。

import pandas as pd
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.io import output_file, show

csv_file = 'points.csv'
data = pd.read_csv(csv_file)
TOOLS = 'hover,crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save,box_select'
picture = figure(width=1000, height=400, tools=TOOLS)
picture.line(data['order'], data['value'], color='blue', alpha=0.5)
output_file('waveform.html', title='waveform')
show(picture)

points.csv 中包含了 2048 個點。上面這段腳本是直接生成了一個 html 文件，show(picture)語句打開了這個 html 文件。效果如下：

右側的工具欄是通過TOOLS = 'hover,crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save,box_select'設置的。包含了常見的一些功能，包括縮放，保存，重置等等。由于簡書的 markdown 不支持直接插入 div 塊和 js 腳本，所以只能截取一個圖放在這里，不能體驗到右側的工具欄的使用感受。

2. 集成到 Django 中

上面的例子是直接生成了一個 html 文件，但在正常的使用中，只應該生成對應的 div 和 js 就行了。
在 Django 的 view.py 中，定義一個 view。

def waveform(request):
  csv_file = 'your file'
  data = pd.read_csv(csv_file) 
  TOOLS = "hover,crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save,box_select"
  picture = figure(width=1200, height=400, tools=TOOLS) 
  picture.line(data['order'], data['value'], color='blue', alpha=0.5)
  script, div = components(picture, CDN)
  return render(request, 'waveform.html', {'script': script, 'div': div})

這樣就把對應的 template 的 waveform.html 中：

{% load static %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Experiment with Bokeh</title>
  <link href="{% static 'bokeh-0.12.4.min.css' %}" rel="stylesheet" type="text/css">
  <link href="{% static 'bokeh-widgets-0.12.4.min.css' %}" rel="stylesheet" type="text/css">
  <script src="{% static 'bokeh-0.12.4.min.js' %}"></script>
  <script src="{% static 'bokeh-widgets-0.12.4.min.js' %}"></script>
  {{ script |safe }}
</head>
<body>
{{ div |safe }}
</body>
</html>

這里有一個不太好的地方，把 script 放到了 head 里面。

然而要是放在底部。就不能正確畫出圖了。（求大神解答）

3. 時頻圖

在經過短時傅里葉變換輸出的結果，可以用 image 來顯示時頻分布圖。與 Matlab 畫出來的也是如出一轍。

import numpy as np
import pandas as pd
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
data = pd.read_csv('tf_stft.csv')
value = np.array(data['value'])
d = np.reshape(value, (338, 124))
d = np.transpose(d)
TOOLS = "hover,crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,save,box_select"
p = figure(x_range=(0, 62), y_range=(0, 169), tools=TOOLS)
p.image(image=[d], x=0, y=0, dw=62, dh=169, palette="Viridis256")
output_file("image.html", title="image.py example")
show(p)

結果如下：